输入为 (4755, 48, 23) (4755, 60, 23),维度没有问题
时间: 2023-09-27 07:10:26 浏览: 48
根据你提供的输入维度,似乎确实没有问题。但是,你的模型中有一个Bidirectional LSTM层,它的输出应该是一个3D张量,而你的代码中的Dense层的输入是一个4D张量。这是因为你在这两个LSTM层之间使用了一个concatenate层,这个层把两个LSTM层的输出按照axis=1的方式拼接在一起,形成了一个4D张量。因此,你需要在concatenate层之后加上一个Reshape层,将4D张量变成3D张量,使得它能够作为Bidirectional LSTM层的输入。具体来说,你可以在concatenate层之后加上这样一层代码:
```
reshape = Reshape((-1, 48))(concat)
```
这个Reshape层将4D张量变成了3D张量,使得它能够作为Bidirectional LSTM层的输入。你可以将reshape层的输出作为Bidirectional LSTM层的输入,然后继续构建你的模型。
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输入维度是这样的 :trainX Y shape is: (4755, 48, 23) (4755, 60, 23) (4755, 5, 1)
根据你提供的输入维度,你可以使用 `Input` 函数来定义输入层,代码如下:
```
input_data1 = Input(shape=(48, 23))
input_data2 = Input(shape=(60, 23))
input_data3 = Input(shape=(5, 1))
```
这样定义后,你可以将 `input_data1`、`input_data2` 和 `input_data3` 作为模型的输入。然后,你需要对 `concat` 进行一些调整,以确保它与输入张量的形状匹配,代码如下:
```
concat = concatenate([input_data1, input_data2, input_data3], axis=1)
```
这样,你就可以将 `concat` 作为模型的输入,然后继续定义模型结构。
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